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Enregistrement W7115164008 · doi:10.2196/78098

Evaluating a Wearable-Based Pain Monitoring System in Palliative Cancer Care: Usability and Feasibility Study

2025· article· en· W7115164008 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePain Management and Opioid Use
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUsabilityContext (archaeology)Palliative careSociotechnical systemAmbiguityWorkloadHealth careTelemedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Effective pain management is a cornerstone of cancer palliative care, yet it remains challenging in low- and middle-income countries due to limited resources, regulatory constraints, and a lack of objective tools. While wearable technologies offer promise for augmenting pain-related patient-reported outcomes with physiological data, their usability in palliative settings in low- and middle-income countries is underexplored. Objective: This study aimed to evaluate the technology usability and implementation feasibility of the NEST (Non-intrusive Devices for Telemedicine) system, a low-cost, smartwatch-based pain monitoring solution for palliative cancer care co-designed with health care staff from a cancer hospital in Ecuador. Methods: An observational usability study was conducted with 7 patients with cancer receiving palliative care treatment, combining hospital- and home-based monitoring phases. We used a qualitative and quantitative approach to assess the usability of the NEST system and to identify sociotechnical factors affecting feasibility using the NASSS (Nonadoption, Abandonment, Scale-up, Spread, and Sustainability) framework. Results: Quantitative results showed a strong preference for the smartwatch over the mobile phone for submitting patient-reported outcomes (246/296, 83%), with wear-time adherence of the smartwatch ranging from 36% to 92% of the time. Qualitative feedback from patients and health care staff indicated good usability and perceived clinical value, though technical and organizational challenges, such as charging habits, training needs, and dashboard integration into the daily workflow of health care staff, were noted. As for feasibility, most of the complexity was found in the dynamics of the health condition, while the technology shows clear promising signs of having value to patients and health care staff. Conclusions: Our findings suggest that the commonly reported usability hurdles of a smartwatch-based sociotechnical health solution are surmountable given fluid communication between stakeholders during all stages of design and deployment. The primary threats to feasibility in our context seem to lie in the highly complex and dynamic environment of palliative cancer care, regulatory ambiguity regarding the use of medical devices, and the workload burden on health care staff.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,348 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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